【图论】最短路

最短路最常用的算法有：

　　 单源最短路：  　　  Bellman-Ford 算法，Dijkstra 算法，SPFA 算法。

　　 任意两点间最短路：Floyd算法。

Bellman-Ford 可以处理有负边的情况，也可以处理负圈。最多进行V - 1次迭代操作，如果第V次还进行更新操作，说明存在负圈。

Dijkstra 不仅不能处理负圈，连有负边都不能。

Floyd 也可以处理负边的情况。判断负圈只需检查最dp[i][i]是否存在负数的顶点i即可。

SPFA 可以处理负边的情况，是Bellman-Ford的一种队列实现。判断负圈只需判断顶点入队列次数，超过V次就存在负圈。

Bellman-Ford 算法：时间复杂度：O(VE)

模板：

const int INF = 0x3f3f3f3f;
int d[MAX_V];//最大顶点数，设置为题目中顶点数的最大值
int V, E;//顶点数；边数
struct Edge{
	int from;
	int to;
	int cost;
　　　　　Edge(int _from = 0, int _to = 0, int _cost = 0) : from(_from), to(_to), cost(_cost){}　
}
Edge es[MAX_E];

bool bellman_ford(int s){//true:有负圈 false:没有负圈
	for(int i = 1; i <= V; ++i){//定点编号从1开始
		d[i] = INF;
	}
	d[s] = 0;//d[i]为从s到i的最短路
	for(int i = 1; i < V; ++i){//最多做V-1次
		bool flag = false;
		for(int j = 0; j < E; ++j){
			Edge e = es[i];
			if(d[e.to] > d[e.from] + e.cost){
				d[e.to] = d[e.from] + e.cost;
				flag = true;
			}
		}
		if(!flag)
			return false;
	}
	for(int i = 0; i < E; ++i){
		Edge e = es[i];
		if(d[e.to] > d[e.from] + e.cost)
			return true;
	}
	return false;
}

　　

Dijkstra 算法：O(V²)或O(ElogV)

未优化：O(V²)

const int INF = 0x3f3f3f3f;
int cost[MAX_V][MAX_V];
bool used[MAX_V];//使用过的顶点
int d[MAX_V];//最大顶点数，设置为题目中顶点数的最大值
int prev[MAX_V];//最短路上的前驱顶点
int V;//顶点数

void dijkstra(int s){
	for(int i = 0; i < V; ++i){
		d[i] = INF;
		used[i] = false;
		pre[i] = -1;
	}
	d[s] = 0;
	for(int i = 1; i < V; ++i){//最多走
		int k = -1;
		for(int j = 0; j < V; ++j){
			if(!used[j] && d[j] < d[k]){
				k = j;
                        }
		}
		if(k == -1) break;
		used[k] = true;
		for(int j = 0; j < V; ++j){
			if(d[j] > d[k] + cost[k][j]){
				d[j] = d[k] + cost[k][j];
				prev[j] = k;
			}
		}
	}
}

　　

 堆优化：O(ElogV)

const int INF = 0x3f3f3f3f;
int d[MAX_V];//最大顶点数，设置为题目中顶点数的最大值
int V;//顶点数
struct Edge{
	int to;
	int cost;
	Edge(int _v = 0, int _cost = 0) : v(_v), cost(_cost){}
}
typedef pair<int, int> P;
vector<Edge> G[MAX_V];

void dijkstra(int s){
	priority_queue<P, vector<P>, greater<P>> que;
	for(int i = 0; i < V; ++i){
		d[i] = INF;
	}
	d[s] = 0;
	que.push(P(0, s));
	while(!que.empty()){
		P p = que.top();
		que.pop();
		int v = p.second;
		if(d[v] < p.first) continue;
		for(int i = 0; i < G[v].size(); ++i){
			Edge e = G[v][i];
			if(d[e.to] > d[v] + e.cost){
                                d[e.to] = d[v] + e.cost;
				que.push(P(d[e.to], e.to));
			}
		}
	}
}
void addEdge(int s, int t, int cost){
	G[s].push_back(Edge(t, cost));
}

　　

Floyd 算法：O(V³)

　　Floyd实质上为dp问题。假设dp[i][j]为i与j之间的最短路，然后依次取集合中剩余点k，比较dp[i][j]和dp[i][k] + dp[k][j]，即最短路要么不经过点k，要么经过点k。得到递推式：dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j])。这是一个O(n³)时间复杂度的算法。

模板：

const int INF = 0x3f3f3f3f;//巧妙设置无穷大值
int dp[MAX_V][MAX_V];//邻接矩阵表
int V;//顶点数

void floyd(){
	for(int k = 0; k < V; ++k){
		for(int i = 0; i < V; ++i){
			for(int j = 0; j < V; ++j){
				dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j]);
			}
		}
	}
}

　　

SPFA 算法：O(KE) K为所有顶点进入队列的平均次数，一般小于等于2

const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Edge{
	int to;
	int cost;
	Edge(int _v = 0, int _cost = 0) : v(_v), cost(_cost){}
}
vector<Edge> G[MAX_V];
int d[MAX_V];//最大顶点数，设置为题目中顶点数的最大值
bool used[MAX_V];
int cnt[MAX_V];
int pre[MAX_V];
int V;//顶点数

bool SPFA(int s){
	for(int i = 0; i < V; ++i){
		d[i] = INF;
		cnt[i] = 0;
		used[i] = false;
                pre[i] = -1;
	}
	d[s] = 0;
	cnt[i] = 1;
        pre[i] = s;
	used[s] = true;
	queue<int> que;
	que.push(s);
	while(!que.empty()){
		int v = que.front();
		que.pop();
		used[v] = false;
		for(int i = 0; i < G[v].size(); ++i){
			Edge e = G[v][i];
			if(d[e.to] > d[v] + e.cost){
				d[e.to] = d[v] + e.cost;
                                pre[e.to] = v;
				if(!used[v]){
					used[v] = true;
					que.push(v);
					if(++cnt[v] >= V)//入队列次数超过顶点数，则存在负圈
						return true;
				}
			}
		}
	}
	return false;
}
void addEdge(int s, int t, int cost){
	G[s].push_back(Edge(t, cost));
}

　　

 

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